破音这个形容很有意思 - 婚恋市场男女买一卖一价差过大，流动性不好撮合。这明显是当代互联网把婚恋市场从一个由熟人网络做市的局部RFQ市场，变成了一个巨大但极度碎片化匿名Order Book的结果 表面Liquidity增加了100倍，真正可成交的真实流动性反而下降了 先说说当前的解决方式与问题 1. OTC - 这个就是现实里的媒人，了解双边真实底价, 承担撮合成本, 用信息优势和信誉背书压缩双方的心理价差，但确实效率不高 2. 刷量 - 这个就是破音说的捞女渣男，看着成交密集，但没啥卵用，玩过三四线CEX的都懂 3. CLOB DEX - 这个有点像Tinder/探探/陌陌，但从生产端角度来想，我肯定不能推荐给你最适合的人啊，大家都一次到位匹配成功，我挣啥钱？ 所以Tinder这类平台的推荐算法，社交媒体上疯传的极端案例, 用极小样本(算法喂养的头部10%男女的互动数据/热门爆款情感故事)去定价整个市场的合理预期，相当于相当于预言机Oracle价格被污染 那应该咋办？暂时想到两个方法 1. Uniswap V3 - Concentrated liquidity 集中流动性，不做大而无当的泛匹配,做垂直细分市场,比如高端猎头式婚恋顾问，社群内部撮合之类，在窄区间内提供深度流动性。这两年经常看见什么A8，A9相亲局就是这种风格 2. AI MM+RFQ - 这里需要AI Market Maker（超级媒婆）的介入，你的AI得长期知道你的历史偏好，然后给你建议 “你嘴上一直说喜欢A型，但过去三次真正处得舒服的都是B型。” 或者： “这个女生不符合你的身高偏好，但根据过去两年你的行为，我认为你有73%概率喜欢她。” 然后男女各自的AI Agent进入一个系统的RFQ模式，互相报价，哪些是硬指标，哪些可以放宽，什么条件可以trade off…… 176cm + 收入高 + 性格一般 vs 183cm + 收入普通 + 情绪价值高 Blah Blah…… 两边Agent RFQ 报价匹配了，真人再联系或者见面，这样精准匹配，比你Tinder划500个人也找不到一个合适的靠谱 当然，这都是从系统整体的角度来看。从个人角度，有钱有貌，变成订单簿上的“巨鲸”，才是最佳策略。 最后，还有爱情 - 应该就是双方Agent Bid/Ask 撮合完之后，依然无法被模型定价的那部分 ：）(Lao Bai)